사회물리학의 대표적 방법론 중 하나인 소셜 시뮬레이션(Social Simulation)은 동 적으로 변화하는 복잡한 문제에 접근해 발생 가능한 결과에 대한 보다 체계적인 이 해를 제공한다. 소셜 시뮬레이션은 크게 시스템 수준 시뮬레이션(System level Simulation)과 행위자 기반 시뮬레이션(Agent-based Simulation)으로 구분할 수 있다.
이는 사회시스템 구조를Top-down(하향식)으로 접근하는지 또는 Bottom-up(상향식) 으로 접근하는지에 따라 구분되는 것이다(Wikipedia의 Social Simulation 정의). 이 중 행위자 기반 모형은 전체 구조를 집합적으로 이해하는 것이 아니라, 개별적이고 독립적인 개체(agent)의 자율적인 행태 및 상호작용으로부터 집합적 행동이 발생한 다고 보며, 행위자의 행태와 상호작용을 확률 모형에 의해 결정한다.
특히 최근 마이크로시뮬레이션(Microsimulation) 방법론이 부상하고 있는데, 이 역 시 사람 혹은 차량 등의 개별 행위자 단위를 기반으로 전체 시스템을 구성한 후 개 체의 행태를 관찰하는 방법이다. 모형의 기본 단위가 개별 행위자라는 점에서 ‘행위 자 기반 모형(Agent-Based Modeling)’에 포함된다고 볼 수 있다. 그러나 일반적인 행 위자 기반 모형이 행태에 대한 가정을 토대로 연역적으로 전개하는 것과는 달리 마 이크로시뮬레이션은 행위자의 행태 및 상호작용에 대해 실제 마이크로 통계 데이터 를 기반으로 귀납적인 행태 모형을 구축한다.
한편, 대용량 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 소위 ‘빅데이터 예측’ 모형이라 불리 는 기계학습 방법론이 주목받기 시작했다. 기계학습 방법론은 다수의 개인으로부터 수집한 정보에서 미시변수인 개별 행위자의 속성을 예측한다. 다만 미래 상태에 대 한 예측이 아니라, 현재 상태에 대한 정보를 토대로 주어진 이미지가 고양이인지를 판독하거나, 메일이 스팸 메일인지를 분류하고, 금융 거래 중 사기행위를 판별하는 등 대상의 분류를 수행하는 데에 주로 활용되고 있다.
기존의 미래예측(forecasting)이 시계열 모형, CGE 모형, 시스템 다이내믹스 등의 방법론을 이용하며, 주로 사회 전체의 거시 변수를 예측했던 경향과 달리 대규모 데 이터를 분석하는 기계학습 방법을 활용하면 각 개체 단위의 행태를 예측할 수 있게
된다. 여기에 마이크로시뮬레이션을 적용해 각 행위자의 미래 상태 정보를 제공하 면 미시적 관점, 즉 행위자 단위에서의 미래예측이 가능해진다. 거시모형 대신에 마 이크로시뮬레이션 모형을 활용하면, 각 개인의 행태를 시뮬레이션할 수 있으므로 이를 토대로 개인 맞춤형 정책을 도출할 수 있다는 장점이 있다. 개인 및 가구의 미 래 의사결정을 시뮬레이션함으로써 이에 대한 대응 정책도 개인 특성 및 생애주기 맞춤형 접근이 가능하다.
본 연구는 마이크로시뮬레이션과 기계학습 방법론을 결합함으로써 각 개인의 생 애주기(life-cycle) 변화에 따른 미래의 행태를 모의 생성하고, 이를 집계함으로써 사 회 변화를 예측하려고 한다. 구체적으로 디지털 경제ㆍ사회의 미래 현상 중 디지털 미디어 소비 및 활용 행태를 전망하고자 한다. 이를 위해 먼저 인구, 가구, 소득 등 의 중장기적 변화를 시뮬레이션하고, 이를 토대로 개인의 디지털 미디어 이용 행태 를 시뮬레이션하도록 하겠다. 각 개인의 디지털 미디어 기기 수용 및 이용시간 행태 에 대한 회귀모형을 도출하기 위해 정보통신정책연구원(KISDI)이 2011～2014년 기 간에 조사한 미디어 패널 데이터를 활용한다. 문헌 조사를 통해 미디어 이용 행태 트렌드를 파악하고, 입수 가능한 가장 최신 데이터인 2014년 데이터를 활용해 미디 어 이용 행태에 영향을 미치는 사회ㆍ경제적 요인을 진단한다. 이를 위해 회귀모형 등 통계학 기반 모형뿐 아니라, 의사결정트리 등 기계학습 기반 예측모형도 함께 활 용하도록 하겠다. 이를 통해 구성한 예측모형을 마이크로시뮬레이션과 결합하여 장 기전망을 도출한다.
과거 조사가 4번 수행됐기 때문에 거시변수인 전체 보급률은 4개 수치가 전부이 며, 이를 가지고 시계열 모형을 활용해 10년 이상의 장기 예측을 수행하는 것은 과 도한 무리가 따를 수밖에 없다. 그러나 1만여 명의 개인 개체를 단위로 시뮬레이션 모형을 구축한다면, 4개 연도의 데이터만으로도 장기 예측모형의 구축이 가능하다.
구체적으로 통계청의 장기(2010∼2060년) 인구 및 가구 추계를 토대로 사망, 혼인, 출산 등의 전이확률을 적용하여 약 1만 명의 실제 데이터를 토대로 2028년까지의 가상의 인구 및 가구 집단을 모의 생성한다. 이렇게 생성된 가상인구에 미디어 이용
행태 예측모형을 적용한다면, 한국 사회의 디지털 미디어 이용 행태의 장기 전망이 가능하게 된다.
문헌조사를 통해 한국에서 인구 예측에 마이크로시뮬레이션이 시도된 연구는 찾 을 수 있었지만(박유성 외, 2009), 사회ㆍ경제 현상에 적용한 연구는 찾아볼 수 없었 다. 본 연구는 한국에서 마이크로시뮬레이션 방법론을 사회과학 연구에 처음 적용 했다는 점에서 방법론 개발 측면에서 의미가 있다. 본 연구에서 마이크로시뮬레이 션 모형 개발을 위해서LIAM2(Life-Cycle Income Analysis Model 2)라는 시뮬레이션 도구를 사용하였으며, 소스코드와 주석은 부록에 수록하였다.
제 2 절 한국 사회의 미디어 이용 행태 동향 조사
1. 2010∼2015년 기간의 미디어 활용 행태 추세
정보통신정책연구원은 ‘미디어 환경의 변화가 가구 및 개인의 미디어 이용 행태 에 미치는 영향을 추적하고, 계층․지역별 미디어 이용 행태의 차이 분석을 위한 정 보’를 제공하기 위한 목적으로 2011년부터 패널 데이터를 구축해 매년 추적조사를 수행하고 있다(KISDISTAT 홈페이지). 패널 표본은 2005년 인구주택 총조사를 표본 추출틀로 하여 층화 확률비례계통추출법으로 추출해 2011년에 전국 16개 광역시도 5,109 가구의 만 6세 이상 가구원을 조사대상으로 선정했다. 이후 연도부터는 매년 6∼8월에 약 10주간 이들을 추적 조사(2012년 4,432가구 10,319명, 2013년 4,381가 구10,464명, 2014년 4,313가구 10,172명)하였다(정보통신정책연구원, 2015).
2011년부터 최근 5년간 미디어 기기의 보유율을 살펴보면 스마트TV, 노트북 컴퓨 터 및 태블릿 PC의 보유율 증가세에서 보듯이 가구 및 개인용 기기 모두 다기능과 휴대성이 선호되는 경향성을 발견할 수 있다. 특히 스마트폰은 전 연령에 걸쳐 일반 휴대폰을 대체해 매년 꾸준히 그 점유율을 늘려가고 있어, 일상생활에 필수적인 매 체로 자리매김 하고 있음을 보여준다. 스마트폰의 보편적 확산이 MP3 플레이어,
PMP, 휴대용 게임기 등의 시장 점유율을 급속하게 축소시키는 현상은 개인 매체를
가세를 보이고 있음을 알 수 있다.
[그림 4－3] 전체 응답자의 매체별 평균 사용시간
자료: 한국미디어패널조사 연구팀 (2015), p.5.
[그림 4－4] 소셜네트워크서비스(SNS) 이용자 비율
자료: 한국미디어패널조사 연구팀 (2015), p.7.
일상생활에서 가장 필수적인 매체를 연령별로 조사한 결과에 따르면 전체 응답자 의 69%가 스마트폰이라고 응답한 10대와 20대뿐만 아니라, 40대에서도 각 매체 중 스마트폰을 선택한 비율이 48.6%로 가장 높았다. 20대는 비교적 스마트폰 보급 초 기라고 볼 수 있는2011년 보유율(57.9%)에서 타 연령대를 압도하였다. 최근에는 스
마트폰을 이용한 신문/잡지 기사 검색 이용률이 전 연령대 중 가장 높고, 스마트폰을 통한 TV 콘텐츠, 음악, 게임, 동영상 이용도 10대에 이어 두 번째로 높게 나타났다.
[그림 4－5] 연령별 일상생활에서의 필수 매체
(N=6,042명, 단위: %)
자료: 정용찬 (2015), p.7.
10～20대 연령층과 40대 연령층의 스마트폰 이용 행태에는 현저한 차이점이 존재 한다. 동영상 몰아 보기, 이동 중 시청, 정규 방영시간 외 시간 시청 등 시간과 공간 의 제약을 탈피한 능동형 시청행태는 20대 이하에서 나타났으며, 40대 이상의 고연 령층의 경우 상대적으로 낮은 수준이다. 또한 방송 프로그램 시청 중 SNS나 문자로 실시간 의견을 공유하고, 관련 정보 검색을 하는 동시 이용률에서도 20대 이하 이용 자와 40대 이상 이용자가 차이를 보인다(정용찬, 2015).
스마트폰의 확산은 매체의 개인화, 이동화, 네트워크화를 촉발시키고 있으며, 그 변화의 중심은20대이다. 40대 이상의 경우, 스마트폰 활용 패턴에 있어 현재까지는
다른 연령대와 현저한 차이를 보이지만, 앞서 제시한 필수 매체 선호도에서 스마트 폰의 상대적 우위가 점차 고연령층으로 확산되고 있는 현상을 고려한다면 향후 능 동형 시청의 세대 간 격차 역시 점차 좁혀질 것으로 전망된다.